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  1. Python

  2. Python机器学习的库:scikit-learn

    2.1: 特性:
    简单高效的数据挖掘和机器学习分析
    对所有用户开放,根据不同需求高度可重用性
    基于Numpy, SciPy和matplotlib
    开源,商用级别:获得 BSD许可

    2.2 覆盖问题领域:
    分类(classification), 回归(regression), 聚类(clustering), 降维(dimensionality reduction)
    模型选择(model selection), 预处理(preprocessing)

  3. 使用用scikit-learn
    安装scikit-learn: pip, easy_install, windows installer
    安装必要package:numpy, SciPy和matplotlib, 可使用Anaconda (包含numpy, scipy等科学计算常用
    package)
    安装注意问题:Python解释器版本(2.7 or 3.4?), 32-bit or 64-bit系统

  4. 例子:

  文档: http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

  解释Python代码

  安装 Graphviz: http://www.graphviz.org/
  配置环境变量

  转化dot文件至pdf可视化决策树:dot -Tpdf iris.dot -o outpu.pdf

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